解析 “聚类分析”往往预先不知道各分类集合的目标属性,只有通过其它已知属性按聚类算法得到分类之后,才去分析各分类的特征,归纳出目标属性。其方向是通过 “聚”来得到分类。例如对银行客户的划分。“分类分析”对于目标属性及其取值是已知的,其目标是在已知的数据集中去发现其它属性与目标属性的某种规则模型,这一模型...
1. 目标不同：2. 方法不同：3. 应用场景不同：分类算法与聚类算法是机器学习中两种不同的任务，它们...
分类算法，是监督式学习，预测输入属于哪个分类。比如输入一张图片，预测是猫还是狗。首先预测的分类，已...
聚类是未知结果会有多少类的，即可能聚成10个类也可能聚成100个类，只是根据某些相似性条件把数据聚合在一起，当然也有让用户自定义类数目的聚类算法，但这个数目也不好定的。分类是已知一共有多少类，并明确知道该类的特点，然后把未知的按一定规则分到某一个类中 聚类聚类的数据集要比较多，这样才...
聚类算法和分类算法都是机器学习中的一类算法,用于对数据进行分组。但两者有以下主要区别: 聚类是无监督学习,不需要训练集;分类是有监督学习,需要训练集。 聚类的目标是按照数据之间的相似度将数据分为不同的簇,相同簇中的数据趋于相似;分类的目标是根据训练集对新数据进行正确的类别划分。
从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。
监督和无监督的区别
5.应用场景：分类算法常用于预测性分析和使用，例如垃圾邮件检测、图像识别、疾病预测等。而聚类算法常用...
核心区别 监督与否 分类算法是有监督的，意味着它需要预先标记好的数据来训练；而聚类算法是无监督的，...